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发布时间:2022-02-11 21:47:01
然而,由于环境通常是复杂和无结构化的(例如混乱的场景),有时机器人很难找到合适的位置来抓住物体。因此,我们研发了一种新型智能抓取机器人,结合深度强化学习方法,赋予机器人主动探索感知的能力,解决了AffordanceMap方法的缺陷,使得机器人能够改善抓取环境,提高了机器人在复杂环境下的抓取成功率。2.系统总览我们设计的主动探索机器人系统的工作流程如图所示。首先,系统通过RGB-D相机得到场景的彩图像和深度图像,基于这两幅图像,利用深度***网络计算出AffordanceMap。然后,我们提出了一个度量?来评价当前的AffordanceMap的可信度。如果?达到阈值,复合机器人手将执行抓取操作。否则,将得到的RGB图像和深度图像输入到深度Q学习网络(DQN)中,得到应采取动作的位置和方向,引导复合机器人手通过推动物体给环境带来适当的干扰。这个过程将不断循环,直到环境中的所有对象都被成功地拾取。3.研究方法3.1机械手设计现在主流的机械手主要有两种:吸盘式机械手和手爪式机械手。这两种结构各有利弊,将两者结合的机械手成为了新的趋势。因此,我们设计了一种将吸盘结构与手爪结构复合起来的新型机械手。
橡胶圈不完整,人眼检测存在很多问题,因此CCD视觉检测系统是需要的。机器视觉检测能自动检测出这台机器能承担几个人的任务。而且,机器不需要停机,不生病,可以连续工作,大大提高了生产效率。三、非接触式检测不需要人手来观察机器运行,从而降低成本,便于安全控制。它不会对观察者和被观察者造成任何损害,从而提高了系统的可靠性。四、机器视觉检测系统打光处理后,可提供机器视觉解决方案,节省大量人力资源,减少公司大部分劳动力支出,提高生产效率,给公司带来可观的效益。五、机器视觉检测系统可以检测橡胶的外观和尺寸缺陷,也可以自动装卸材料等。以上就是CCD视觉检测在橡胶制品行业的应用优势,希望大家看完有所了解!深圳四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用,产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
尽管有很多3D传感器和摄像机可供使用,例如激光三角测量,带有伪随机码型发生器的立体声传感器等,但是为了实现快速的系统开发,开发工具链有很大差距。例如,许多OEM当前使用开放式标准3D传感器,从头开始编写程序应用程序,或使用“封闭式”系统进行工具配置,这通常很昂贵。高速机载图像处理可能需要具有现场可编程门阵列(FPGA)的3D传感器,从而使非FPGA程序员可以在软件包中部署3D图像处理算法。另一个挑战是从人工智能和深度学习中获取信息的能力。大的挑战是区分作与实质。现实情况是“许多人工智能和深度学习算法有时太麻烦了。尽管视觉检测应用程序受益于深度学习算法,但是这些算法不能解决所有问题。与传统编程相比,当人们想达到99%以上的准确性所需的努力时,这一点尤其明显。尽管如此,这项技术确实占有一席之地,并将在未来几年继续发挥重要作用。
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